Autisme et TDAH chez l’enfant, une application parvient à distinguer des profils comportementaux

Une étude publiée le 12 août 2026 dans Scientific Reports s’est intéressée à cette difficulté sous un angle inhabituel. Les chercheurs ont voulu savoir si une application capable d’analyser automatiquement certains comportements pouvait repérer des caractéristiques associées à l’autisme même lorsqu’un TDAH était également présent.

L’application étudiée s’appelle SenseToKnow. Elle ne demande ni casque, ni dispositif médical complexe, ni séance d’eye-tracking dans une machine spécialisée. L’enfant regarde pendant environ dix minutes une série de petites vidéos sur un iPad, puis joue à un jeu consistant à faire éclater des bulles sur l’écran. Pendant ce temps, la caméra frontale et les capteurs de la tablette enregistrent différentes informations sur son comportement.

Le système analyse notamment la direction du regard, la manière dont celui-ci se déplace lorsqu’une personne parle, les mouvements de la tête, certaines variations des expressions du visage, la fréquence des clignements des yeux, le temps passé à regarder l’écran ou encore la manière dont l’enfant utilise l’écran tactile. L’objectif est de transformer ces éléments observables en données mesurables. C’est ce que les chercheurs appellent le phénotypage numérique.

Observer des comportements plutôt que remplir un questionnaire

L’idée n’est pas complètement nouvelle. SenseToKnow est développé depuis plusieurs années par des équipes de l’université Duke et a déjà été étudié chez de jeunes enfants. Une étude publiée en 2023 dans Nature Medicine avait montré que l’application pouvait mesurer différents comportements associés à l’autisme chez des enfants âgés de 17 à 36 mois. Une autre étude menée auprès de 149 enfants de trois à huit ans avait ensuite retrouvé des différences entre enfants autistes et enfants neurotypiques concernant notamment l’attention sociale, les mouvements du visage et de la tête ou certaines compétences visuomotrices.

Le problème restait cependant important. Comparer uniquement des enfants autistes avec des enfants neurotypiques ne permet pas de savoir si l’appareil détecte réellement quelque chose d’associé à l’autisme ou simplement une différence générale liée au neurodéveloppement.

Pour le vérifier, il fallait introduire un groupe particulièrement intéressant dans l’équation, celui des enfants ayant un TDAH.

Cette question est loin d’être anecdotique puisque l’autisme et le TDAH sont fréquemment associés. Les auteurs rappellent également que la présence préalable d’un diagnostic de TDAH peut retarder l’identification de l’autisme chez certains enfants. Lorsque plusieurs caractéristiques se superposent, déterminer ce qui relève de l’un, de l’autre ou des deux devient forcément plus complexe.

Quatre groupes d’enfants ont été comparés

Les chercheurs ont étudié 183 enfants âgés d’environ trois ans et demi à huit ans. Parmi eux, 41 étaient neurotypiques, 48 avaient un TDAH sans diagnostic d’autisme, 53 étaient autistes sans TDAH et 41 avaient à la fois un diagnostic d’autisme et de TDAH.

Cette répartition est précisément ce qui rend l’étude intéressante. Les scientifiques pouvaient comparer des enfants neurotypiques à des enfants ayant un TDAH, mais également comparer directement les enfants autistes avec les enfants TDAH et, surtout, observer ce qu’il se passait lorsque les deux diagnostics étaient présents chez le même enfant.

Au total, 23 caractéristiques comportementales produites par SenseToKnow ont été analysées.

Les différences observées chez les enfants autistes concernaient plusieurs dimensions. Les chercheurs ont notamment retrouvé des particularités dans la coordination entre le regard et la parole des personnes apparaissant à l’écran, dans les mouvements de la tête et du visage, dans l’orientation vers l’écran, dans le clignement des yeux et dans certaines interactions avec le jeu tactile.

Il faut cependant comprendre ce que signifient ces résultats. Ils décrivent des différences statistiques entre des groupes d’enfants placés dans une situation expérimentale. Ils ne constituent pas une liste de comportements permettant de regarder un enfant dans la vie quotidienne et d’en déduire qu’il est autiste.

Le TDAH ne fait pas disparaître le profil associé à l’autisme

C’est probablement le résultat le plus intéressant de l’étude.

Lorsque les chercheurs ont comparé les enfants autistes sans TDAH avec ceux ayant à la fois un autisme et un TDAH, aucune des 23 caractéristiques étudiées ne permettait de différencier significativement les deux groupes après analyse statistique.

Autrement dit, la présence d’un TDAH ne semblait pas effacer ou transformer suffisamment le profil comportemental associé à l’autisme pour empêcher l’application de le retrouver.

Les différences devenaient en revanche beaucoup plus visibles lorsque les enfants autistes étaient comparés aux enfants ayant uniquement un TDAH.

Elles apparaissaient particulièrement lors des séquences sociales. La manière dont le regard suivait une personne en train de parler, certains mouvements du visage et de la tête ou encore l’orientation vers l’écran différaient davantage chez les enfants autistes.

Chez les enfants ayant uniquement un TDAH, les différences avec les enfants neurotypiques apparaissaient davantage lors des contenus non sociaux. Les chercheurs ont notamment observé davantage de mouvements de tête, certaines différences dans les mouvements faciaux et une orientation moins constante vers l’écran.

Cette distinction entre réactions aux contenus sociaux et non sociaux est intéressante parce qu’elle suggère que l’application ne mesure pas seulement le fait qu’un enfant bouge davantage, regarde ailleurs ou maintient moins longtemps son attention. Elle semble recueillir des informations plus fines sur la manière dont son comportement varie selon ce qu’il regarde.

21 caractéristiques sur 23 associées à l’autisme

Les chercheurs ont ensuite utilisé un second modèle statistique afin d’essayer d’isoler séparément l’effet associé au diagnostic d’autisme et celui associé au diagnostic de TDAH.

Le résultat est assez marqué. Après correction statistique destinée à limiter les faux résultats positifs, le statut autistique était associé à 21 des 23 caractéristiques étudiées. Le statut TDAH, pris indépendamment, n’était significativement associé à aucune d’entre elles.

Les deux analyses arrivent donc globalement au même endroit. Les données produites par SenseToKnow semblent davantage suivre la présence de l’autisme que celle du TDAH.

Cela ne signifie pas pour autant que les chercheurs auraient découvert une sorte d’empreinte numérique universelle de l’autisme. L’autisme reste extrêmement hétérogène et les mesures étudiées représentent uniquement certains comportements observés pendant une expérience de quelques minutes.

Ce n’est pas encore une application qui diagnostique l’autisme

C’est ici que la nuance devient importante, parce qu’un titre annonçant qu’une intelligence artificielle peut désormais différencier automatiquement autisme et TDAH irait beaucoup plus loin que les résultats de l’étude.

Les chercheurs le précisent eux-mêmes. Cette étude n’a pas été conçue pour vérifier si SenseToKnow pouvait poser un diagnostic individuel. Elle montre que certaines mesures diffèrent statistiquement entre les groupes étudiés. Elle ne démontre pas qu’un enfant inconnu pourrait prendre une tablette pendant dix minutes et recevoir ensuite un diagnostic fiable.

Il faudrait pour cela réaliser de nouvelles études sur des populations beaucoup plus importantes, avec des échantillons indépendants servant à tester réellement les performances diagnostiques du système.

Les auteurs indiquent également que leurs résultats ne permettent pas d’utiliser ces mesures pour dépister ou suivre le TDAH.

C’est une distinction importante entre un biomarqueur de recherche et un outil diagnostique. Un comportement peut être statistiquement plus fréquent dans un groupe sans devenir pour autant suffisamment spécifique et fiable pour déterminer le diagnostic d’une personne.

Certaines mesures sont beaucoup plus fiables que d’autres

Une partie des enfants a effectué le test plusieurs fois, permettant aux chercheurs de vérifier si les mesures restaient relativement stables.

Les résultats sont variables. Les mesures concernant la complexité des mouvements et l’orientation vers l’écran présentaient une reproductibilité modérée à bonne. D’autres éléments, comme le délai de réaction lorsque le prénom de l’enfant était appelé ou certaines mesures tactiles, étaient nettement moins stables.

Cette différence est importante pour la suite. Un outil destiné un jour à participer à une évaluation clinique devra produire des mesures suffisamment constantes pour que le résultat ne change pas simplement parce que l’enfant est plus fatigué, plus curieux ou moins disponible ce jour-là.

Des limites importantes restent à prendre en compte

L’échantillon reste relativement petit et provient d’un seul centre de recherche. Les participants étaient majoritairement blancs et masculins et leurs parents avaient généralement un niveau d’études élevé. Les groupes présentaient également des différences d’âge et de niveau cognitif que les analyses statistiques ne permettent pas forcément d’effacer complètement.

Cette question est particulièrement importante dans l’autisme. Un outil fonctionnant correctement auprès de jeunes garçons déjà diagnostiqués dans un centre spécialisé peut se comporter différemment chez des filles, chez des enfants dont la présentation est moins visible, dans des populations culturellement différentes ou chez des personnes ayant appris à modifier fortement certains comportements sociaux. Les auteurs demandent donc une réplication sur des populations plus importantes et plus diverses.

Un autre point mérite d’être signalé. Plusieurs membres de l’équipe ont participé au développement de technologies qui ont été concédées sous licence à Apple, et certains chercheurs ainsi que l’université Duke en ont tiré un bénéfice financier. Guillermo Sapiro est par ailleurs affilié à Apple, même si les auteurs indiquent que le travail présenté ici est indépendant de cette affiliation. Ces liens sont déclarés publiquement dans l’article et doivent simplement être pris en compte lorsqu’on évalue les résultats.

Une piste intéressante pour réduire une partie de la subjectivité

SenseToKnow ne remplace donc ni une évaluation clinique, ni l’histoire développementale de l’enfant, ni les observations des parents et des professionnels. Son intérêt potentiel se situe ailleurs.

Une grande partie de l’évaluation de l’autisme repose encore sur l’observation humaine et sur des questionnaires. Ces outils restent indispensables, mais ils comportent inévitablement une part d’interprétation. Deux personnes peuvent décrire différemment un même comportement et certains signes sont plus facilement remarqués que d’autres.

Une tablette capable de mesurer précisément où se dirige un regard, comment certains mouvements évoluent ou comment l’attention change selon le contenu présenté pourrait apporter une couche supplémentaire d’informations objectives.

L’intérêt serait encore plus grand si ces outils parvenaient un jour à fonctionner correctement lorsque plusieurs profils neurodéveloppementaux coexistent. Un enfant autiste avec un TDAH ne cesse pas d’être autiste parce que son attention, son activité motrice ou son impulsivité modifient la manière dont son autisme apparaît.

C’est justement ce que cette étude commence à montrer. Malgré la présence du TDAH, une partie des caractéristiques comportementales associées à l’autisme reste détectable par l’analyse numérique.

Il reste maintenant à déterminer si cette différence observée entre groupes peut devenir suffisamment précise, stable et généralisable pour aider réellement à l’évaluation d’un enfant particulier. C’est une étape beaucoup plus difficile, et elle n’a pas encore été franchie.

L’étude apporte néanmoins une information importante. Lorsque l’autisme et le TDAH coexistent, leurs manifestations ne se mélangent pas nécessairement au point de devenir impossibles à distinguer. Des technologies capables d’observer très finement le comportement commencent à montrer qu’il existe des signatures différentes selon les situations, notamment lorsqu’un enfant est confronté à des stimuli sociaux ou non sociaux.

Pour la recherche sur les profils AuDHD, cette piste mérite clairement d’être suivie.

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Source principale — étude de Vikram Aikat, Kimberly L. H. Carpenter et leurs collègues, publiée dans Scientific Reports le 12 août 2026.